Visualisierung von Gesundheitsdaten mit Infografiken, um Leben zu retten

By Jennifer Abayowa, Nov 23, 2021

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Die Visualisierung von Gesundheitsdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Rettung von Leben.

Big Data ist dabei, die Gesundheitsbranche zu verändern. Es ist keine Überraschung, dass der Markt für Healthcare Analytics bis 2025 ein Volumen von 40,781 Mrd. USD erreichen soll.

Die Datenvisualisierung im Gesundheitswesen macht große Datenmengen sinnvoll nutzbar und ermöglicht es medizinischen Fachkräften, ihrem Ziel, Leben zu retten, ein Stück näher zu kommen.

Die Datenvisualisierung Vorlagen von Venngage können Stakeholdern helfen, mit Daten eine Geschichte zu erzählen. Diese visuelle Darstellung von Daten ist vorteilhaft für evidenzbasierte klinische Entscheidungen.

In diesem Artikel schauen wir uns an, wie Datenvisualisierung im Gesundheitswesen verwendet wird. Außerdem stellen wir Ihnen einige professionell gestaltete Vorlagen vor, die Sie zusammen mit dem Infographic Maker von Venngage verwenden können, um mit der Visualisierung Ihrer Daten im Gesundheitswesen zu beginnen.

 

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Die Explosion der Gesundheitsdaten

Eine elektronische Gesundheitsakte (EHR) ist wie ein beutelloser Staubsauger für Gesundheitsdaten. Sie saugt jedes bisschen Daten auf, von der Krankengeschichte eines Patienten bis hin zu Diagnosen und Labor Testergebnissen.

Und das ist noch nicht alles. Patientendaten werden auch ständig aus Gesundheitsumfragen, Ansprüchen und Vitaldaten extrahiert.

Auch Krankheitsregister verfolgen Patientendaten rund um die Uhr. Nicht zu vergessen die physiologischen Daten, die von klinischen Studien und tragbaren Geräten gesammelt werden.

Sie können überall Daten finden. Aber der Zugang zu diesen Daten ist nicht genug, um Leben zu retten. Um kritische, lebensverändernde Entscheidungen zu treffen, müssen Sie Ihre Daten zunächst auf eine Weise visualisieren, die Ihnen hilft, die Punkte zu verbinden.
Healthcare Data Visualization Data Storytelling

 

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung, auch DataViz genannt, ist die Darstellung von komplexen Daten in einem grafischen Format.

Das Ziel der Datenvisualisierung ist es, dass der Benutzer komplexe Statistiken in einem verdaulichen Format sehen und verstehen kann.

Datenvisualisierung geht Hand in Hand mit Datenanalyse. Erstere beinhaltet die visuelle Interpretation, letztere die Analyse (Verarbeitung).

Im Folgenden wird ein Beispiel für die Datenvisualisierung zur Beschreibung des Verlaufs einer Koffeinabhängigkeit Entwöhnung gezeigt:
Healthcare Data Visualization Caffeine Addiction Weaning Progress

 

Wie wird die Datenvisualisierung im Gesundheitswesen eingesetzt?

Heute werden mehr Gesundheitsdaten digital erfasst und in EHRs gespeichert als noch vor Jahrzehnten.

Datenvisualisierung hat so viele Anwendungen im Gesundheitswesen. Dazu gehören:

  1. Vorhersage des Gesundheitszustandes eines Patienten
  2. Verstehen von gesundheitsbezogenen quantitativen Daten
  3. Verstehen von gesundheitsbezogenen qualitativen Daten

1. Vorhersage des Gesundheitszustands eines Patienten

Mit der wachsenden Popularität von Fitness-Apps, tragbaren Geräten, Biosensoren und anderen klinischen Geräten, die physiologische Daten von Patienten in Echtzeit verfolgen können, können Ärzte mehr Leben retten als je zuvor.

Wenn Ärzte diese Daten sammeln und in die EHRs der Patienten integrieren, können sie den Gesundheitszustand eines Patienten vorhersagen.

Zum Beispiel kann die Visualisierung der Herzfrequenz eines Patienten über die Zeit Herzanomalien aufdecken. Eine medizinische Katastrophe kann möglicherweise verhindert werden, bevor sie überhaupt eintritt.

In der Datenvisualisierung unten werden Herzfrequenz und Schlaf in den Tagen vor, während und nach einer Doktoranden Verteidigung aufgezeichnet.
Healthcare Data Visualization Heart Rate Record

Quelle

2. Verstehen von gesundheitsbezogenen quantitativen Daten mithilfe von Datenvisualisierung

Quantitative Daten sind messbar. Der amerikanische Autor Gregg Easterbrook schrieb: “Foltere Zahlen, und sie werden alles gestehen.”

Zahlen lügen nicht! Bei quantitativen Daten dreht sich alles um Zahlen. Beispiele für quantitative Daten, die aus EHRs abgerufen werden können, sind:

  • die Anzahl der Personen, die an einer klinischen Studie teilnehmen
  • ihre Verhaltensweisen (z. B. die durchschnittliche Anzahl von Minuten für eine körperliche Aktivität)
  • Gesundheitsergebnisse (z. B. Grundumsatzindex (BMI), Gewicht und Taillenumfang)
  • Hospitalisierungsraten

Ungefähr vier von fünf (96 %) nicht-bundesstaatlichen Akutkrankenhäusern in den USA haben ein grundlegendes EHR-System. Außerdem verwenden 85,9 % der niedergelassenen Ärzte irgendeine Art von elektronischer Patientenakte (EMR) oder EHR-System. Es ist erstaunlich, dass Ärzte mit nur einem Mausklick und zu jeder Zeit die medizinischen Daten ihrer Patienten abrufen können.

In diesem Beispiel unten visualisieren die US Centers for Diseases and Control (CDC) quantitative Daten, indem sie die wöchentlichen COVID-19-assoziierten Hospitalisierungsraten zwischen März und November 2020 grafisch darstellen.
Healthcare Data Visualization CDC Covid19 Weekly Rate

Quelle

Hier ist ein weiteres Beispiel dafür, wie quantitative Daten aus dem Gesundheitswesen mithilfe von Infografiken veranschaulicht werden können, damit sie leichter zu scannen und zu verstehen sind:
Healthcare Data Visualization Cancer Facts Infographic Vintage

 

3. Verstehen von gesundheitsbezogenen qualitativen Daten mithilfe von Datenvisualisierung

Qualitative Daten sind nicht-numerische Informationen. Sie werden manchmal auch als unstrukturierte Daten bezeichnet. Ein wichtiger Grund für die Visualisierung qualitativer Daten ist es, die Verbindungen und Muster zwischen bestimmten Schlüsselwörtern zu verstehen.

Die Datenvisualisierung stellt qualitative Daten mit Methoden wie Textanalyse (Wortwolken), Zeitleisten und anschaulichen Diagrammen dar.

Laut Adam Long, Chief Technology and Innovation Officer von Unico:

Qualitative Forscher verwenden Visualisierungen wie folgt, um ihre Daten zu erforschen oder Einblicke in sie zu gewinnen: 62% Coding Stripes, 41% Word Trees, 37% Word Clouds, 36% Charts, 27% Concept Maps, 26% Explore Diagrams, 25% Mind Maps, 22% Comparison Diagrams, 21% Hierarchical Charts, 15% Project Maps, 12% Sociograms, und 10% Geovisualisierungen.

Ein Beispiel dafür, wie qualitative Forscher Daten visualisieren, sehen Sie unten:
Healthcare Data Visualization Popular Techniques Adam Long

Quelle

Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie qualitative Daten im Gesundheitswesen mithilfe von Infografiken visualisiert werden können. Beachten Sie, dass die Verwendung von Farben und aktuellen Fotos die Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten von Verhütungsmethoden hervorhebt und dadurch wird das Verständnis für die Menschen erleichtert:
Healthcare Data Visualization Contraceptive Methods Comparison Infographic

 

Wie kann Datenvisualisierung die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen verbessern?

Die Visualisierung von Daten hilft den Akteuren im Gesundheitswesen dabei, den Fortschritt bei medizinischen Eingriffen zu verfolgen. Kritische Entscheidungen beruhen auf Daten, die visualisiert und verarbeitet werden können.

Datenvisualisierung beeinflusst Entscheidungen im Gesundheitswesen, wie z. B.:

  1. Verbesserung oder Beschleunigung der Krankenhausleistung
  2. Auswahl geeigneter Gesundheitsmaßnahmen
  3. Durchsetzung von Mandaten im Bereich der öffentlichen Gesundheit

1. Datenvisualisierung verbessert oder beschleunigt die Krankenhausleistung

In jeder Art von Geschäft wollen Sie Ihren Erfolg anhand von Zahlen messen.

Datenvisualisierung hilft Krankenhaus Administratoren, Entscheidungen zu treffen, die die Krankenhausleistung verbessern oder beschleunigen.

Beispiele für relevante Daten sind Wartezeiten von Patienten, Einweisung Raten, Behandlungskosten und Arten von Erkrankungen, wie im folgenden Beispiel.
Healthcare Data Visualization Patient Wait Time

 

2. Datenvisualisierung hilft Fachleuten bei der Auswahl geeigneter Gesundheitsinterventionen

Laut dem Coronavirus Center der Johns Hopkins University sind in den Vereinigten Staaten über eine halbe Million Todesfälle durch COVID-19 aufgetreten.

Bisher haben die Wissenschaftler verschiedene Daten Visualisierungstools verwendet, um die Anzahl der Fälle und Todesfälle zu verfolgen.

Die Visualisierung und Analyse dieser Daten erhöhte die Dringlichkeit der Forschung, die zur Zulassung der Impfstoffe von Pfizer-BioNTech, Moderna und Johnson and Johnson/Janssen für COVID-19 durch die US Food and Drug Administration (FDA) führte.

Hier ist ein Beispiel für ein Streudiagramm zur Datenvisualisierung von bestätigten Fällen und Todesfällen aus COVID-19.
Healthcare Data Visualization Mortality Analysis Scatterplot

Quelle

Sie können eine ähnliche Scatterplot-Gesundheitsdatenvisualisierung mit dem Venngage Infographic Maker und der untenstehenden Vorlage erstellen:
Healthcare Data Visualization Scatterplot Infographic

 

3. Datenvisualisierung veranlasst Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens zur Durchsetzung öffentlicher Gesundheits Mandate

Die Visualisierung von Daten des öffentlichen Gesundheitswesens informiert die Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens. Eine hochwertige Datenvisualisierung hilft ihnen bei der Entscheidung, wann sie Gesundheitsvorschriften durchsetzen müssen.

Gesundheitsbehörden haben auf der Grundlage von Datenvisualisierungs-Dashboards das Tragen von Masken vorgeschrieben. Laut healthdata.org verhängten beispielsweise 90 % der Standorte eine Tragepflicht, wenn die Zahl der täglichen Todesfälle acht pro Million erreichte.

Hier ist ein Liniendiagramm von Our World in Data, das die Veränderung der kumulativen COVID-19-Fälle und Todesfälle pro Million in Italien darstellt.
Healthcare Data Visualization COVID Test Cases Per Million Italy

Quelle

 

Qualitäten einer guten Gesundheitsdatenvisualisierung

Wenn Gesundheitsdaten zwischen HCPs übertragen werden, können Sie den Fachjargon beibehalten. Wenn jedoch Gesundheitsdaten von HCPs an Patienten übertragen werden, um eine patientenzentrierte Versorgung zu unterstützen, müssen Sie die Informationen vereinfachen.

Vorausschauende Mediziner wissen, dass sie, um das Verständnis von Gesundheitsdaten zu erleichtern, ständig kreative Wege zur Darstellung komplexer Informationen finden müssen.

Richtig eingesetzt, sollte Ihre Datenvisualisierung gute Daten verwenden, einen klaren Zweck haben und ein tolles Design darstellen.
Healthcare Data Visualization Definition

 

Im Folgenden sehen wir ein Beispiel für eine Datenvisualisierung, die alle drei Merkmale aufweist.

In dieser Grafik ist gut zu erkennen, dass der Jahresanfang die meisten stationären Aufenthalte, Todesfälle und Besuche in der Notaufnahme aufweist.
Healthcare Data Visualization Flu Statistics

Quelle

 

Beispiele für Datenvisualisierung im Gesundheitswesen

Hier sind drei Beispiele für die Visualisierung von Gesundheitsdaten:

  1. Ein genauerer Blick auf Krebs. Sie sehen sofort, dass diese Infografik kanadischen Wissenschaftlern helfen kann, die Bereiche zu identifizieren, in denen Krebsforschung am meisten benötigt wird, zum Beispiel Brustkrebs, Darmkrebs, Lungenkrebs und Prostatakrebs.

Healthcare Data Visualization Cancer Infographic

 

  1. Vergleich saisonale Grippe vs. COVID-19. Es wurden viele Vergleiche zwischen der Grippe und COVID-19 angestellt. Diese Tabelle kann der Öffentlichkeit helfen zu verstehen, wie viel gefährlicher COVID-19 im Vergleich zur Grippe ist.

Healthcare Data Visualization Flu vs COVID-19 Comparison Infographic

 

  1. Vergleich der Auslastung von Krankenhausbetten zwischen Metro- und Nicht-Metro-Gebieten. Dieses einfache Diagramm zur Datenvisualisierung zeigt sofort, dass Nicht-Metro-Gebiete aufgrund von COVID-19 eine wesentlich höhere Auslastung ihrer Intensivbetten hatten.

Healthcare Data Visualization ICU Bed Occupancy

Quelle

 

Visualisierung von Gesundheitsdaten FAQ

1. Welche Datenvisualisierungstools werden im Gesundheitswesen verwendet?

Die besten Datenvisualisierungstools im Gesundheitswesen sind einfach zu bedienen und intuitiv für den Benutzer. Sie nehmen große Datenmengen und machen sie leicht verständlich.

Es gibt eine ganze Reihe von Datenvisualisierungstools, aber wir werden einige auflisten, die von Unternehmen im Gesundheitswesen verwendet werden.

  • Venngage: Unternehmen nutzen Venngage, um informative Diagramme und Visualisierungen zu erstellen, die ihre Daten beschreiben. Vorlagen für Diagramme und Grafiken beinhalten eine Excel-Integration, um Ihre Daten zu importieren.

Mit dem einfach zu bedienenden Infografik-Maker von Venngage können Sie eine professionell gestaltete Infografik-Vorlage auswählen oder Ihren eigenen Stil anwenden, um Ihre Infografik einzigartig zu machen.

Hier ist ein Beispiel für eine einfache Infografik zur Datenvisualisierung, die mit Venngage erstellt wurde.
Healthcare Data Visualization Autoimmune Infographic

 

Sie können auch Infografiken zu Gesundheitsdaten erstellen, die komplexere Informationen enthalten, die mit Diagrammen, Graphen oder Tabellen visualisiert werden können, wie z. B. die folgende:
Healthcare Data Visualization Infographic Tabloid Alcohol Addiction

 

Neben Infografiken können Sie mit Venngage auch Dokumente wie diesen Jahresbericht für das Gesundheitswesen erstellen, um sie mit anderen Fachleuten im Gesundheitswesen zu teilen:
Healthcare Data Visualization Professional Healthcare Annual Report

 

  • Tableau (und Tableau Public): Tableau ist eine visuelle Analyseplattform, die Unternehmen hilft, Daten zu sehen und zu verstehen. Unternehmen können Daten eingeben und sie in Diagrammen, Tabellen, Grafiken, Karten, Dashboards und mehr visualisieren.
  • Domo: Unternehmen im Gesundheitswesen nutzen Domo, um Daten in Echtzeit zu betrachten. Sie können Tortendiagramme, Graphen und interaktive Karten erstellen.
  • Infogram: Akteure im Gesundheitswesen können mit Infogram interaktive Diagramme und Karten zur Visualisierung von Daten erstellen.
  • Chartblocks: Organisationen des Gesundheitswesens können ihre Diagramme direkt in Chartblocks importieren, entwerfen und teilen.
  • Google-Diagramme: Google-Diagramme nutzen die reine HTMP5/SVG-Technologie, um Nutzern bei der Visualisierung von Gesundheitsdaten zu helfen.

2. Welche Arten von Datenvisualisierungen werden im Gesundheitswesen am häufigsten verwendet?

Die im Gesundheitswesen am häufigsten verwendeten Arten von Datenvisualisierungen sind Diagramme und Grafiken.

Beim Umgang mit komplexen Daten sind Tabellen wie diese schwer zu verdauen. Die Daten können jedoch mit dem unten stehenden Diagramm besser visualisiert werden.
Healthcare Data Visualization Total COVID-10 Cases

Quelle

Wenn Sie mehr Daten haben, die in mehr als einem Diagramm visualisiert werden müssen, können Sie verschiedene Arten von Diagrammen, Grafiken oder Tabellen in eine Infografik einbinden, damit sie leichter zu verfolgen ist:
Healthcare Data Visualization Organ Donors Statistical Timeline

 

3. Welche Rolle spielt die Datenanalytik im Gesundheitswesen?

Wir leben in der Ära von Big Data. Große Datenmengen (strukturiert und unstrukturiert) sammeln sich weiterhin an und fließen aus verschiedenen Systemen ein.

Gesundheitsdaten werden immer größer und komplexer. Datenanalytik nimmt das, was wie ein kompliziertes Puzzle aussieht, und wandelt es in eine sinnvolle Form um.

Datenvisualisierung geht Hand in Hand mit Datenanalytik. Erstere stellt komplexe Daten visuell dar, letztere bereitet sie so auf, dass sie Sinn ergeben, bevor klinische Entscheidungen getroffen werden.

 

Zusammenfassend: Der Einsatz von Datenvisualisierung im Gesundheitswesen kann Gesundheitsfachleuten helfen, ihrem Ziel, Leben zu retten, ein Stück näher zu kommen

Um Informationen aus dem Gesundheitswesen in einer datengesteuerten Welt sinnvoll zu nutzen, müssen Sie die besten verfügbaren Datenvisualisierungsvorlagen verwenden.

Venngage macht es einfach, Diagramme, Grafiken oder Infografiken zu erstellen, die den Beteiligten im Gesundheitswesen helfen, ihre Daten sinnvoll zu nutzen.

Mit dem einfach zu bedienenden Infographic Maker von Venngage und Hunderten von einfach zu bearbeitenden Infografiken zu Gesundheitsdaten können Sie kostenlos mit der Visualisierung Ihrer Daten beginnen.